Як Data Science може допомогти логістиці
Інвестиції в науку про дані (Data Science) – одне з найважливіших вкладень для бізнесу за останнє десятиліття.
Data Science допомагає компаніям структурувати дані, значно спростити та автоматизувати ведення обліку та покращити прийняття рішень на основі перевірених фактів.
Науки та аналіз даних вже позитивно вплинув на маркетинг, продажі та управління персоналом, але є сфери, де їх використання не настільки широке.
Де ще може бути корисною Data Science?
Задайте питання – чи швидший аналіз ринку призведе до збільшення продажів? Чи дасть це конкурентну перевагу? Проаналізуйте процеси у вашій компанії та вирішіть, де в першу чергу необхідне впровадження Data Science.
Наведемо приклад користі для різних галузей:
- • Логістика
У логістиці застосування науки про дані може допомогти оптимізувати ряд питань:
– які маршрути доставки вибрати
– як керувати резервами пального
– в який час доби краще здійснювати доставку
– як зробити більш точний прогноз попиту та пропозицій
– як найшвидше адаптуватися до змін і внести потрібні коригування, наприклад, при подорожчанні пального.
DHL Smart Truck використовує Data Science для розрахунку найкращих маршрутів для підвищення ефективності, економії затрат та часу.
- • Ланцюг постачання
Мета Data Science полягає в тому, щоб зробити ланцюг постачання більш ефективним та передбачуваним.
Компанії почали аналізувати, як автоматизувати прогнозування попиту, оптимізувати час поповнення запасів та виконання замовлень. А також підвищити своєчасність виробництва та доставки.
Покращена аналітика також може призвести до більшої гнучкості. Щоб можна було вносити корективи в режимі реального часу та успішно долати глобальні кризи.
ІТ-директор PepsiCo розповідає на своєму прикладі:
«Ми використовуємо аналітику та машинне навчання, щоб прогнозувати відсутність товару на складі та попереджати роздрібних продавців про необхідність повторного замовлення».
• Керування відвантаженням
Без аналізу даних відправники вантажу не зможуть зрозуміти вплив вартості доставки та інших змінних на прибутковість. Аналізуючи процес доставки, від переговорів із перевізником до способу упаковки товарів, підприємства можуть оптимізувати свої операції та знайти способи скоротити витрати, не жертвуючи якістю обслуговування.
Наприклад, компанія електронної комерції Nisolo за допомогою аналітики даних визначила, що її збитки пов’язані саме з вартістю доставки, що дозволило внести потрібні корективи.
- • Виробництво
Застосовуючи науку про дані до виробництва, організації можуть досягти мети з постачання товарів у необхідній кількості та у потрібний час.
Досягнення цього може знизити вартість товарів та підвищити їх конкурентоспроможність. Як цього досягти?
– моніторинг процесів підприємства
– моделювання сценаріїв обслуговування
– розпізнавання закономірностей простоїв
– аналіз методів забезпечення безпеки
– побудова та поліпшення операцій з урахуванням отриманих даних.
Data Science може мінімізувати ризики, знизити витрати та підвищити ефективність. Виробник автомобілів Ford – чудовий приклад, оскільки він використовує науку про дані для аналізу зносу обладнання та виявлення можливих поломок до їх виникнення.
Підбиваючи підсумки
Завдяки Data Science раніше невідомі деталі процесів можуть бути розкриті та оптимізовані. Науку про дані слід застосовувати у всіх критично важливих сферах вашого бізнесу.
Пам’ятайте, що наука про дані – це не одноразовий процес. Ваша компанія та галузь, у якій ви конкуруєте, постійно розвиваються. Це означає, що ваші системи даних та аналітики повинні постійно оновлюватись. Якщо все зроблено правильно, ви зможете зберегти конкурентну перевагу.
З оригіналом статті можна ознайомитись тут.